3. Verificando presupostos
Tabela 7. Resultado do Teste de Homogeneidade das Variâncias (Levene) -
resultados individuais:
|
|
GL
|
Valor F
|
p-valor
|
|
group
|
3
|
63.76796
|
0
|
|
|
65791
|
NA
|
NA
|
|
Interpretação
|
|
Os grupos não apresentam variâncias homogêneas (p = 0 <=
alfa: 0.005).
|
Tabela 8. Distribuição dos resultados individuais de Prolactina (n =
65795 ).
|
Parâmetros estatísticos
|
Resultados
|
|
Coeficiente de curtose
|
107.95
|
|
Interpretação do coeficiente de curtose
|
A distribuição pode ser considerada leptocúrtica.
|
|
Coeficiente de assimetria
|
7.73
|
|
Interpretando o resultado do coeficiente de assimetria
|
Essa distribuição é muito assimétrica para a direita.
|
|
|
|
Nota:
|
|
Se a curtose estiver entre 2,7 e 3,3, a distribuição pode
ser considerada mesocúrtica.
|
|
Se a curtose for menor que 2,7, a distribuição é
Platicúrtica.
|
|
Se a curtose for maior que 3,3, a distribuição é
Leptocúrtica.
|
|
Se a assimetria for menor que -1 ou maior que 1, a
distribuição é altamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -1 e -0,5 ou entre 0,5 e 1, a
distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,5 e -0,15 ou entre 0,15 e
0,5, a distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,15 e 0,15, a distribuição é
aproximadamente simétrica.
|
Tabela 9. Distribuição de resultados individuais de HOMA-IR (n = 65795
).
|
Parâmetros estatísticos
|
Resultados
|
|
Coeficiente de curtose
|
510.22
|
|
Interpretação do coeficiente de curtose
|
A distribuição pode ser considerada leptocúrtica.
|
|
Coeficiente de assimetria
|
13.64
|
|
Interpretando o resultado do coeficiente de assimetria
|
Essa distribuição é muito assimétrica para a direita.
|
|
|
|
Nota:
|
|
Se a curtose estiver entre 2,7 e 3,3, a distribuição pode
ser considerada mesocúrtica.
|
|
Se a curtose for menor que 2,7, a distribuição é
Platicúrtica.
|
|
Se a curtose for maior que 3,3, a distribuição é
Leptocúrtica.
|
|
Se a assimetria for menor que -1 ou maior que 1, a
distribuição é altamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -1 e -0,5 ou entre 0,5 e 1, a
distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,5 e -0,15 ou entre 0,15 e
0,5, a distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,15 e 0,15, a distribuição é
aproximadamente simétrica.
|
Tabela 10. Resultado do Teste de Homogeneidade das Variâncias (Levene) -
resultados médios:
|
|
GL
|
Valor F
|
p-valor
|
|
group
|
3
|
18.35659
|
0
|
|
|
102
|
NA
|
NA
|
|
Interpretação
|
|
Os grupos não apresentam variâncias homogêneas (p = 0 <=
0.005).
|
Tabela 11. Distribuição dos resultados médios de Prolactina (n = 106 ).
|
Parâmetros estatísticos
|
Resultados
|
|
Coeficiente de curtose
|
16.27
|
|
Interpretação do coeficiente de curtose
|
A distribuição pode ser considerada leptocúrtica.
|
|
Coeficiente de assimetria
|
3.47
|
|
Interpretando o resultado do coeficiente de assimetria
|
Essa distribuição é muito assimétrica para a direita.
|
|
|
|
Nota:
|
|
Se a curtose estiver entre 2,7 e 3,3, a distribuição pode
ser considerada mesocúrtica.
|
|
Se a curtose for menor que 2,7, a distribuição é
Platicúrtica.
|
|
Se a curtose for maior que 3,3, a distribuição é
Leptocúrtica.
|
|
Se a assimetria for menor que -1 ou maior que 1, a
distribuição é altamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -1 e -0,5 ou entre 0,5 e 1, a
distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,5 e -0,15 ou entre 0,15 e
0,5, a distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,15 e 0,15, a distribuição é
aproximadamente simétrica.
|
Tabela 12. Distribuição de resultados médios de HOMA-IR (n = 106 ).
|
Parâmetros estatísticos
|
Resultados
|
|
Coeficiente de curtose
|
3.89
|
|
Interpretação do coeficiente de curtose
|
A distribuição pode ser considerada leptocúrtica.
|
|
Coeficiente de assimetria
|
1.02
|
|
Interpretando o resultado do coeficiente de assimetria
|
A relação empírica entre Média, Mediana e Moda é: Média > Mediana
> Moda. Essa distribuição é muito assimétrica para a direita.
|
|
|
|
Nota:
|
|
Se a curtose estiver entre 2,7 e 3,3, a distribuição pode
ser considerada mesocúrtica.
|
|
Se a curtose for menor que 2,7, a distribuição é
Platicúrtica.
|
|
Se a curtose for maior que 3,3, a distribuição é
Leptocúrtica.
|
|
Se a assimetria for menor que -1 ou maior que 1, a
distribuição é altamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -1 e -0,5 ou entre 0,5 e 1, a
distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,5 e -0,15 ou entre 0,15 e
0,5, a distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,15 e 0,15, a distribuição é
aproximadamente simétrica.
|
4. Critérios clínicos baseado na VB e estado da arte
Tabela 13. Bias permitido baseado nos componentes da variação biológica
- Modelo 2 da Conferência de Milão.
|
Estatística
|
Resultados
|
|
Coeficiente Variação Individual (CVi)
|
NA
|
|
Coeficiente Variação Grupo (CVg)
|
NA
|
|
Critério da Variação biológica
|
NA
|
|
Bias percentual permitido
|
NA
|
|
Limite de decisão médica
|
2.7
|
|
Bias absoluto permitido
|
NA
|
Tabela 14. Bias permitido baseado no estado da arte - Modelo 3 da
Conferência de Milão.
|
Estatística
|
Resultados
|
|
Limite Superior do IR
|
5.38800
|
|
Limite Inferior do IR
|
0.51700
|
|
CV empírico (CVe)
|
0.65558
|
|
CV analítico permitido (pCVa)
|
0.08081
|
|
Slope
|
0.06465
|
|
Mediana do Intervalo de Referência (Med)
|
1.66901
|
|
Desvio padrão analítico permitido para um valor na mediana (pSA_Med)
|
0.13488
|
|
Limite de decisão médica (xi)
|
2.70000
|
|
pSA_xi
|
0.20153
|
|
Bias % permitido no nível de decisão médica (pB_xi)
|
5.22490
|
|
Bias permitido no nível de decisão médica (pB_xi)
|
0.14100
|
Tabela 15. Critério clínico selecionado.
|
Bias Permitido Selecionado
|
|
0.141
|
|
Fonte:
|
|
Modelo 3 da Conferência de Milão - Bias permitido baseado no
Estado Arte
|
5. Comparação entre faixas (Resultados individuais)
Tabela 16. Resultados individuais por faixa de concentração - resultados
individuais.
|
Faixa de resultados PRL
|
n
|
Percentil 25 HOMA-IR
|
Mediana HOMA-IR
|
Percentil 75 HOMA-IR
|
Percentil 25 Prolactina
|
Mediana Prolactina
|
Percentil 75 Prolactina
|
|
PRL<7
|
18939
|
1.3
|
2.1
|
3.3
|
4.6
|
5.5
|
6.3
|
|
7<=PRL<25
|
42644
|
1.3
|
1.9
|
2.9
|
8.5
|
10.6
|
14.2
|
|
25<=PRL<100
|
4035
|
1.3
|
1.9
|
2.7
|
27.8
|
32.1
|
40.6
|
|
PRL>100
|
177
|
1.1
|
1.7
|
2.9
|
118.2
|
141.7
|
175.6
|
Tabela 17. Teste de Kruskal-Wallis (Critério A - Avaliando a
significância estatística) - resultados individuais.
|
Estatísticas
|
Resultados
|
|
Kruskal-Wallis chi-squared
|
341.764
|
|
df
|
3
|
|
p-value
|
< 0.00005
|
Tabela 18. Teste Post hoc de Dunn (Critério A - Avaliando a
significância estatística, alfa = 0.005) - resultados individuais.
|
Grupo 1
|
Grupo 2
|
n1
|
n2
|
p-valor ajustado
|
Interpretação
|
|
25<=PRL<100
|
7<=PRL<25
|
4035
|
42644
|
0.03997
|
Igual
|
|
25<=PRL<100
|
PRL<7
|
4035
|
18939
|
0.00000
|
Diferente
|
|
25<=PRL<100
|
PRL>100
|
4035
|
177
|
1.00000
|
Igual
|
|
7<=PRL<25
|
PRL<7
|
42644
|
18939
|
0.00000
|
Diferente
|
|
7<=PRL<25
|
PRL>100
|
42644
|
177
|
0.85941
|
Igual
|
|
PRL<7
|
PRL>100
|
18939
|
177
|
0.00298
|
Diferente
|
Tabela 19. Tamanho de efeito (TDE) do Grupo (Critério B.1 - Avaliando a
significância prática).
|
Método
|
TDE
|
Limite Inferior IC 95%
|
Limite Superior IC 95%
|
Interpretação
|
|
epsilon2 ordinal
|
0.00519
|
0.00415
|
0.00639
|
irrisório
|
Tabela 20. Tamanho de efeito Linguagem Comum (TDE-LC) pelo método
Vargha-Delaney A (Critério B.1 - Avaliando a significância prática) -
resultados individuais.
|
Comparação
|
TDE-LC
|
TDE-LC máximo
|
Interpretação
|
|
25<=PRL<100 - 7<=PRL<25
|
0.487
|
0.513
|
irrisório
|
|
25<=PRL<100 - PRL<7
|
0.443
|
0.557
|
irrisório
|
|
25<=PRL<100 - PRL>100
|
0.523
|
0.523
|
irrisório
|
|
7<=PRL<25 - PRL<7
|
0.456
|
0.544
|
irrisório
|
|
7<=PRL<25 - PRL>100
|
0.533
|
0.533
|
irrisório
|
|
PRL<7 - PRL>100
|
0.571
|
0.571
|
Pequeno
|
Tabela 21. Comparação resultado entre faixas Prolactina (Critério B.2 -
Avaliando significância clínica) - resultados individuais.
|
Diferença entre Faixas
|
Diferença entre médias em módulo
|
Média das diferenças
|
Bias absoluto permitido
|
Interpretação
|
|
‘PRL<7’ - ‘7<=PRL<25’
|
|2.77 - 2.424|
|
0.346
|
0.141
|
Diferente
|
|
‘PRL<7’ - ‘25<=PRL<100’
|
|2.77 - 2.293|
|
0.477
|
0.141
|
Diferente
|
|
‘PRL<7’ - ‘PRL>100’
|
|2.77 - 2.555|
|
0.215
|
0.141
|
Diferente
|
|
‘7<=PRL<25’ - ‘25<=PRL<100’
|
|2.424 - 2.293|
|
0.131
|
0.141
|
Igual
|
|
‘7<=PRL<25’ - ‘PRL>100’
|
|2.424 - 2.555|
|
0.131
|
0.141
|
Igual
|
|
‘25<=PRL<100’ - ‘PRL>100’
|
|2.293 - 2.555|
|
0.262
|
0.141
|
Diferente
|
6. Comparação entre faixas (Resultados médios)
Tabela 22. Resultados individuais por faixa de concentração - resultados
médios.
|
Faixa de resultados PRL
|
n
|
Percentil 25 HOMA-IR
|
Mediana HOMA-IR
|
Percentil 75 HOMA-IR
|
Percentil 25 Prolactina
|
Mediana Prolactina
|
Percentil 75 Prolactina
|
|
PRL<7
|
17
|
2.72300
|
2.7640
|
2.97600
|
4.04900
|
4.8030
|
5.80300
|
|
7<=PRL<25
|
60
|
2.24075
|
2.3595
|
2.46150
|
10.73375
|
14.4525
|
18.16125
|
|
25<=PRL<100
|
23
|
2.16900
|
2.3040
|
2.36150
|
27.94900
|
32.9690
|
43.91800
|
|
PRL>100
|
6
|
2.11725
|
2.4765
|
2.81775
|
118.30875
|
139.0020
|
168.58200
|
Tabela 23. Teste de Kruskal-Wallis (Critério A - Avaliando a
significância estatística) - resultados médios.
|
Estatísticas
|
Resultados
|
|
Kruskal-Wallis chi-squared
|
39.615
|
|
df
|
3
|
|
p-value
|
< 0.00005
|
Tabela 24. Teste Post hoc de Dunn (Critério A - Avaliando a
significância estatística, alfa = 0.005) - resultados médios.
|
Grupo 1
|
Grupo 2
|
n1
|
n2
|
p-valor ajustado
|
Interpretação
|
|
25<=PRL<100
|
7<=PRL<25
|
23
|
60
|
1.00000
|
Igual
|
|
25<=PRL<100
|
PRL<7
|
23
|
17
|
0.00000
|
Diferente
|
|
25<=PRL<100
|
PRL>100
|
23
|
6
|
1.00000
|
Igual
|
|
7<=PRL<25
|
PRL<7
|
60
|
17
|
0.00000
|
Diferente
|
|
7<=PRL<25
|
PRL>100
|
60
|
6
|
1.00000
|
Igual
|
|
PRL<7
|
PRL>100
|
17
|
6
|
0.02513
|
Igual
|
Tabela 25. Tamanho de efeito (TDE) do Grupo (Critério B.1 - Avaliando a
significância prática) - resultados médios.
|
Método
|
TDE
|
Limite Inferior IC 95%
|
Limite Superior IC 95%
|
Interpretação
|
|
epsilon2 ordinal
|
0.377
|
0.264
|
0.548
|
Grande
|
Tabela 26. Tamanho de efeito Linguagem Comum (TDE-LC) pelo método
Vargha-Delaney A (Critério B.1 - Avaliando a significância prática) -
resultados médios.
|
Comparação
|
TDE-LC
|
TDE-LC máximo
|
Interpretação
|
|
25<=PRL<100 - 7<=PRL<25
|
0.39500
|
0.60500
|
Pequeno
|
|
25<=PRL<100 - PRL<7
|
0.00256
|
0.99744
|
Grande
|
|
25<=PRL<100 - PRL>100
|
0.44200
|
0.55800
|
irrisório
|
|
7<=PRL<25 - PRL<7
|
0.00490
|
0.99510
|
Grande
|
|
7<=PRL<25 - PRL>100
|
0.48100
|
0.51900
|
irrisório
|
|
PRL<7 - PRL>100
|
0.63700
|
0.63700
|
Pequeno
|
Tabela 27. Comparação resultado entre faixas Prolactina (Critério B.2 -
Avaliando significância clínica) - resultados médios.
|
Diferença entre Faixas
|
Diferença entre médias em módulo
|
Média das diferenças
|
Bias absoluto permitido
|
Interpretação
|
|
‘PRL<7’ - ‘7<=PRL<25’
|
|2.835 - 2.358|
|
0.477
|
0.141
|
Diferente
|
|
‘PRL<7’ - ‘25<=PRL<100’
|
|2.835 - 2.307|
|
0.528
|
0.141
|
Diferente
|
|
‘PRL<7’ - ‘PRL>100’
|
|2.835 - 2.52|
|
0.315
|
0.141
|
Diferente
|
|
‘7<=PRL<25’ - ‘25<=PRL<100’
|
|2.358 - 2.307|
|
0.051
|
0.141
|
Igual
|
|
‘7<=PRL<25’ - ‘PRL>100’
|
|2.358 - 2.52|
|
0.162
|
0.141
|
Diferente
|
|
‘25<=PRL<100’ - ‘PRL>100’
|
|2.307 - 2.52|
|
0.213
|
0.141
|
Diferente
|
7. Regressão Segmentada e “Ponto Inflexão”
Tabela 28. Equação regressão e Ponto de Inflexão.
|
Resultados da Regressão segmentada
|
|
Ponto de inflexão: 11.23; IC 95%: 9.58 a 12.87
|
|
Eq Reg. linear <= à Broken-line: HOMA-IR = 3.2604 + -0.0859 x
Prolactina (r = -0.93; R2 = 0.86)
|
|
Eq Reg. linear > do que a Broken-line: HOMA-IR = 2.2603 + 0.0018 x
Prolactina (r = 0.36; R2 = 0.13)
|
|
Nota de rodapé:
|
|
O ‘Ponto de Inflexão’ usada para segmentação dos dados foi o
limmite inferior do Intervalo de Confinaça de 95% do ‘Break-point’.
|
Tabela 29. Comparando o desempenho nos dados de treino e teste -
Verificando a capacidade de generalização do modelo de Regressão
Segmentada.
|
Métricas
|
Desempenho dados treino
|
Desempenho dados teste
|
|
Raiz Quadrática Média dos Erros (RMSE)
|
0.08
|
0.09
|
|
Coeficiente de Determinação (Rsquared)
|
0.86
|
0.90
|
|
Erro Médio Absoluto (MAE)
|
0.06
|
0.07
|
|
Capacidade de Generalização baseada na
Regressão Segmentada:
|
|
Capacidade Preditiva utilizando o modelo de regressão
segmentada e utilizando todo o dataset.
|
8. Splines de Regressão Adaptativa Multivariada
Tabela 30. Comparando o desempenho nos dados de treino e teste
(Verificando a capacidade de generalização).
|
Métricas
|
Desempenho dados treino
|
Desempenho dados teste
|
|
Raiz Quadrática Média dos Erros (RMSE)
|
0.06
|
0.08
|
|
Coeficiente de Determinação (Rsquared)
|
0.91
|
0.94
|
|
Erro Médio Absoluto (MAE)
|
0.05
|
0.07
|
|
Capacidade de Generalização baseada na
Splines de Regressão Adaptativa Multivariada (MARS):
|
|
Capacidade Preditiva utilizando o modelo MARS e utilizando
apenas o subset com maior linearidade.
|
9. Previsoes e Desempenho
Tabela 31. Comparando o desempenho nos dados de treino e teste
(Verificando a capacidade de generalização).
|
Modelos usados para Previsão
|
Previsão resultados de HOMA-IR
|
Métricas avaliação (Capacidade Generalização)
|
|
Regressão Segmentada
|
HOMA-IR >= 2.43 (IC95%: 2.33 a 2.53 )
|
RMSE: 0.09; R2: 0.9; MAE:0.07
|
|
Splines de Regressão Adaptativa Multivariada
|
HOMA-IR >= 2.47
|
RMSE: 0.08; R2: 0.94; MAE:0.07
|
|
Capacidade de Generalização baseada na
Splines de Regressão Adaptativa Multivariada (MARS):
|
|
Capacidade Preditiva utilizando o modelo MARS e utilizando
apenas o subset com maior linearidade.
|
|
Capacidade de Generalização baseada na
Regressão Segmentada:
|
|
Capacidade Preditiva utilizando o modelo de regressão
segmentada e utilizando todo o dataset.
|
